基于维数递增弱线性回归树的视频目标检测

采用线性回归树作为弱分类器,再由多个弱线性回归树组成强分类器以提高分类能力.从而在不增加特征数的情况下,通过线性回归树将特征进行自动组合以提高弱分类器的分类能力,相应地可以用更少的弱分类器组成分类能力更强的强分类器完成分类任务.对PETS2006视频序列以及公交车内视频序列的目标进行了检测,证明其具有较强的分类能力和较好的检测效果.     

基于时频分析的带腔体雷达目标弱信号检测

该文论述了在强噪声背景下利用时频分析检测带腔体雷达目标弱信号的方法。利用时频分析方法对目标的一维像进行分析 ,提高了雷达在强噪声背景下对微弱目标信号的检测能力 ,使利用恒虚警检测无法检测到的目标经过时频分析处理后 ,可以被正确地检测出来。     

基于子空间方位稳定性的弱目标检测方法

针对在水下未知目标检测和方位估计中,无法同时对强目标和弱目标实现检测和方位估计的问题,提出一种基于子空间方位稳定性的弱目标检测方法.该方法首先对阵元接收信号协方差矩阵进行特征分解;然后利用目标子空间波束形成所得方位估计值在真值附近、比较稳定,背景噪声子空间波束形成所得方位估计值随机分布在[0°,180°]、比较随机的特点;最后对各子空间归一化空间谱进行方位方差加权,可以进一步抑制背景噪声子空间空间谱对弱目标子空间空间谱的干扰,缩小强目标与弱目标所在方位处空间谱幅值差异.理论分析、数值模拟和实测数据处理结果均证明,在同一频带和同一波束图中,相比分子带波束形成检测法,该方法可有效增强弱目标子空间空间谱幅值,缩小强目标与弱目标所在方位处空间谱幅值差异,同时实现对强目标和弱目标的检测和方位估计.     

基于时频分析的海洋激光探测信号检测与识别

针对机载海洋激光探测系统接收信号中噪声的非平稳性及与信号的相关性问题 ,利用信号的 Gabor展开在时间和频率域局部化信号的能力 ,对信号进行时频相关检测和分析 ,提出了一种基于时频分析的相关检测方法以及基于时频特性描述的信号分析和识别 .实验结果表明该方法是一种抗噪性能强 ,自适应性能好的弱信号检测与识别方法     

多目标规划的几种稳定性

改进了已有的多目标规划在弱有效解意义下强稳定的充分条件，并给出了多目标规划弱有效解最强稳定的一个充分条件，最后讨论了弱有效解的几种稳定性     

基于多窗谱分析的船舶电机轴承故障检测方法

为解决船舶电机轴承故障检测中弱特征信号淹没在强噪声背景下难以识别的问题,提出一种基于多窗谱分析的故障检测方法.研究多窗谱分析在频率分辨率与方差间的权衡问题,确定了适用于电机轴承故障检测的最佳权衡值.以数据窗能量作为选择依据,消除了特征频率的根部泄漏,使特征频率易于识别.仿真结果表明,相比其他两种常用的频谱分析方法,多窗谱分析法在提取强噪声背景中弱特征信号方面呈现良好的性能.实验验证了多窗谱分析法的频率分辨能力以及实现电机轴承故障检测的有效性.     

基于互相关和最大似然估计的弱信号检测

弱信号检测一直以来是人们研究的热点，如何从强噪声环境下提取有用的信号非常关键。简单介绍互相关检测的原理及最大似然理论，并在此基础上，提出了将互相关检测与最大似然理论相结合检测弱信号的新方法。仿真结果表明，此方法是可行的。     

基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测

提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.     

光束聚焦系统中的电机转向控制

在光束聚焦系统中,通常采用检测反射光强来判断光束的会聚状况。本文利用高敏感度PIN光电二极管作为光强检测器件,通过AT89S51单片机对AD转换后的光强数字信号存储、比较,根据光强变化来调整电机转向,进而带动联动装置改变聚焦镜位置,实现光束的自动聚焦。这种电机控制方法属于闭环控制,该系统可以实现在一定范围内不同距离的光束自动聚焦调制。     

天波雷达弱目标检测的知识辅助DP-TBD方法

提出一种知识辅助动态规划检测前跟踪(KA-DP-TBD)方法.在天波雷达弱目标的检测中,联合多帧回波数据积累能量,先单帧数据做常规信号处理,再用距离-多普勒平面上目标的运动特征及目标运动的统计特性为辅助知识,在下一帧能量积累时选择在合理的关联区域内进行动态规划积累,排除不符合目标运动特性的积累区域的强噪声对检测结果的影响,提高雷达在复杂多变的外界干扰环境及非平稳的电离层传播环境中的检测概率,在提高弱目标检测性能的同时减小了运算量,工程可实现性较强.仿真分析和实测数据处理结果验证了该方法的有效性.     

林分结构多样性参数与纹理信息相关分析中最优窗口的确定

【目的】遥感影像中的纹理指数在林业领域的应用日益广泛,窗口大小对纹理指数与林分结构多样性指数的相关性影响较大,因此研究试图利用纹理指数与林分结构多样性指数的相关性大小确定最优窗口,以期实现林分结构多样性指数的准确预估。【方法】基于广西壮族自治区一类调查的 68 块杉木纯林或混交林样地,计算得出林分结构多样性指数; 根据 SPOT5 全色波段,分别计算7种窗口(3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13 和 15×15)下的纹理指数,对窗口大小与纹理指数两者进行Pearson相关性分析,并确定最优窗口。【结果】熵、同质性、角二阶矩阵、对比度、非相似度、变化量以及平均值与林分结构多样性的相关性随窗口的变化不显著,但纹理相关性指数与 DBH 标准差的相关系数的变化率达到了86%。【结论】基于DBH标准差与纹理指数相关关系的变化规律,确定研究区最优窗口大小为11×11。     

水下目标LFM回波的小波尺度谱重排及匹配检测

在浅水混响限条件下,为提高水下小尺度目标检测性能,结合宽带线性调频(LFM)信号回波目标信息量大、混响背景相关性弱的特点,提出对目标宽带回波进行时频谱重排压制混响,再进行匹配检测的方法.通过比较目标回波的短时傅里叶变换和小波尺度重排谱时频表征,发现小波尺度谱重排能较好地实现目标信号和耦合混响的分离.再结合匹配滤波的定位特性设计基于小波尺度重排谱的时频匹配检测器.仿真和测试数据分析表明,文中方法的检测性能优于传统匹配滤波约4 dB,在混响背景下,时频匹配滤波器仍能对水下目标进行有效定位,且能较好抑制旁瓣.     

融合方向测度和灰度共生矩阵的纹理特征提取算法研究

为了解决提取图像纹理特征时所遇到的纹理方向抑制问题,提出一种融合方向测度和灰度共生矩阵的纹理特征提取算法。该算法通过灰度共生矩阵,提取图像的Haralick特征,其中包括对比度、相关性、能量、逆差矩等,然后利用方向测度引入权值因子,并将其与所提取的Haralick特征相融合,最后对融合后的各个分量进行高斯归一化处理,获取最终的纹理特征集。实验结果表明,与采用灰度共生矩阵方法相比,该算法可以有效的避免图像纹理方向的抑制,所提取的纹理特征具有更强的图像识别能力,对Brodatz标准纹理库分类的正确率也有一定的提高。     

基于光学相关探测的水上目标识别研究

提出了改进的Laplace边缘检测算子与对比度拉伸变换相结合的光学相关物面图像处理方法,对水上目标图像进行边缘检测和对比度拉伸,在精确提取目标边缘特征的同时有效地提高了图像对比度。将其应用到实时联合变换相关器中,实验结果表明,滤波后的图像经两次傅里叶变换后输出的相关点亮度明显增强,由此解决了一些复杂背景、低对比度水上目标的识别问题。     

偏心受拉转换梁的“强剪弱弯”设计可靠度分析

为实现钢筋混凝土斜柱式或斜撑式转换结构构件"强剪弱弯"的概念设计,保证斜柱或斜撑与框支柱之间的转换梁在偏心受拉状态下的"强剪弱弯"设计,采用可靠度的Monte Carlo分析方法,把转换梁看作由偏心受拉破坏与受剪破坏组成的串联体系,对按现行建筑结构规范设计的钢筋混凝土转换梁在偏心受拉状态下的"强剪弱弯"抗震可靠性进行了分析,研究了不同荷载比值(地震作用与自重荷载比值)、不同截面、材料强度等级和不同配筋率对偏心受拉梁"强剪弱弯"可靠度的影响。在此基础上,针对一、二级抗震等级偏心受拉转换梁"强剪弱弯"的设计,对目标可靠指标的剪切增强系数进行了校核,为合理地确定剪切增强系数提供参考。     

基于线型激光的连铸板坯表面裂纹在线检测技术

采用光学检测法对高温铸坯进行表面裂纹在线检测,将高亮度绿色激光线光源照射到铸坯表面,利用激光的单色性在摄像机镜头前加装窄带滤色镜去除高温铸坯表面辐射光的影响,从而提高图像的对比度. 通过非抽样小波对铸坯表面图像进行分解,计算分解后得到的低频分量和原始图像的尺度共生矩阵,以及高频分量的灰度共生矩阵,作为图像的纹理特征,并输入基于AdaBoosting算法的分类器进行分类. 利用该方法对表面裂纹、水痕、渣痕、氧化铁皮和振痕等五种缺陷和伪缺陷样本进行识别,表面裂纹的识别率达86.75%,总体识别率达87.16%.     

基于偏移定位技术的水利探测方法及应用

为了抑制探地雷达原始图像中较为强烈的直达波,突显较弱的目标信号,实现对隐患位置的精确定位,提出了结合鲁棒主成分分析的Stolt偏移方法。首先使用探地雷达分析程序包matGPR 3.1生成合成数据,模拟坝体和坝体内空洞模型,通过扫描处理得到探地雷达原始图像,然后利用鲁棒主成分分析方法提取目标双曲线信号,最后采用Stolt偏移技术对目标信号进行聚焦处理,并通过最小熵速度估计选取合适的偏移速度得到最佳偏移效果。实验结果表明,提出的方法能够有效地抑制杂波,更清楚地判别目标空洞的位置。与之前方法相比,其得到的图像分辨率更高,性能更优,在水利工程隐患探测方面具有一定的应用价值。     

提高红外点目标图像单帧检测概率的背景抑制法

给出了一种低信噪比红外点目标图像检测的新方法．利用背景图像相对于目标图像具有相关长度长、在频域空间处于低频部分的特点，提出了在空域对红外点目标场景图像进行高通滤波的方法，达到抑制背景、提高目标图像信噪比的效果．进一步讨论了自适应门限曲面函数的建立．实验表明，该方法可以在满足总体要求的红外点目标图像信噪比和虚警目标个数的条件下，最大可能地提高红外点目标图像的检测概率．     

局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测

针对传统裂缝检测算法抗干扰能力弱,浅层裂缝易误判等问题,提出一种局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测算法。首先,针对混凝土表皮脱落及渗水等干扰问题,采用Gauss-Frangi双重滤波对图像模糊化处理,退化噪声的特征信息,并增强图像中的线性结构。其次,针对常规算法无法识别弱特征的浅层裂缝问题,根据局部区域裂缝点间的空间相关性,提出基于网格聚类联合区域增长算法实现局部区域裂缝的动态分割。最后,针对分割图像中伪裂缝等顽固噪声,提出一种基于形状特征及结构相似性原理方法剔除噪声。实验表明,所提算法可检测出更多的裂缝细节信息,且保持较高的精确率,提高了裂缝图像分割质量。     

A Fast Image Retrieval Algorithm with Multi-Channel Textural Features in PACS

The paper presents a fast algorithm for image retrieval using multi-channel textural features in medical picture archiving and communication system （PACS）. By choosing different linear or nonlinear operators in prediction and update lifting step, the linear or nonlinear M-band wavelet decomposition can be achieved in M-band lifting. It provides the advantages such as fast transform, in-place calculation and integer-integer transform. The set of wavelet moment forms multi-channel textural feature vector related to the texture distribution of each wavelet images. The experimental results of CT image database show that the retrieval approach of multi-channel textural features is effective for image indexing and has lower computational complexity and less memory. It is much easier to implement in hardware and suitable for the applications of real time medical processing system.